方案背景
隨著信息技術和計算科學的快速發展，對計算能力的需求日益增強。傳統計算機已經無法滿足某些復雜問題的處理需求，尤其是在AI和大模型、數據中心和云計算、高性能計算、機器人開發和邊緣計算、設計和仿真、自動駕駛等領域。這些領域需要處理大規模、高復雜度的數據，進行高精度的模擬和計算，以推動科技進步和產業發展。同時國家也高度重視智算中心的建設和發展。政府通過出臺相關政策、提供資金支持等方式，鼓勵企業和機構加強智算中心的建設和運營。
方案概述
一、部署多GPU服務器設備組網，建設一體化算力平臺
為滿足日益增長的計算需求，可根據客戶算力需求部署多GPU服務器設備，通過高效的組網方式，建設一體化算力平臺。
1.1 多GPU服務器部署
選擇高性能、高穩定性的GPU服務器作為核心計算節點，根據業務需求進行規模化的部署。服務器之間通過高速網絡連接，確保數據傳輸的高效性和實時性。
1.2 設備組網策略
采用高帶寬、低延遲的網絡技術，構建多GPU服務器之間的通信鏈路。通過優化網絡拓撲結構，減少傳輸延遲，提高整體計算效率。
1.3 一體化算力平臺構建
整合多GPU服務器的計算資源，通過統一的管理平臺和調度系統，實現算力資源的集中管理和動態分配。平臺支持多種計算任務和場景，提供靈活的計算服務。
二、通過GPU+NVlink+CUDA，充分釋放算力，以及搭建計算生態系統的基礎
為進一步提升算力平臺的性能和實用性，我們采用英偉達GPU+NVlink和CUDA技術，搭建生態系統基礎，充分釋放算力。
2.1 GPU加速計算
利用GPU的并行計算能力，加速數據處理、圖像識別、深度學習等計算密集型任務。通過優化算法和代碼，提高GPU的利用率和計算效率。
2.2 NVlink高速通信
采用NVlink技術，實現GPU之間的高速通信和數據傳輸。NVlink具有低延遲、高帶寬的特點，能夠顯著提高多GPU協同工作的效率。
2.3 CUDA編程模型
利用CUDA編程模型，開發針對GPU的并行計算程序。CUDA提供了豐富的編程接口和工具，使得開發者能夠輕松利用GPU的算力資源，為各種計算任務提供系統基礎支持。
三、跟隨業務的發展和硬件的迭代，支持算力可持續性升級
隨著業務的不斷發展和硬件技術的不斷進步，算力平臺需要持續升級以滿足新的需求。
3.1 業務需求分析
定期分析業務的發展趨勢和計算需求，預測未來的算力需求。根據需求變化，制定算力平臺的升級計劃和策略。
3.2 硬件迭代跟進
關注GPU等硬件技術的最新進展，及時跟進硬件的迭代更新。選擇性能更優、穩定性更高的硬件設備，提升算力平臺的整體性能。
3.3 可持續性升級策略
制定算力平臺的可持續性升級策略，確保平臺能夠隨著業務的發展和硬件的迭代而不斷升級。通過模塊化設計、標準化接口等方式，降低升級成本和提高升級效率。
智算中心解決方案是處理大規模數據和復雜計算任務的關鍵工具。通過合理選擇超級計算機、并行計算技術、高性能存儲系統和軟件工具，可以提高計算效率和效果。在制定解決方案時，會綜合考慮計算需求、預算、人力資源等各個因素，以找到最佳的解決方案。
方案價值
1、智算中心可提高行業競爭實力
隨著科技水平不斷提升，在眾多方面都對計算能力有個強大的需求。通過建造高性能計算中心，可以廣泛的應用于各行各業，為做在行業帶來新的增長點
2、智算中心可提升科學研究實力
數值模擬與理論和實驗三位一體是促進21世紀科學研究和技術開發的三大支柱。高性能計算正在變得與計算密集型應用越來越密不可分，已成為石油勘探、量子力學物理、天氣預報、氣候研究、分子建模、物理仿真、密碼分析等領域的重要手段，而只有千萬億次級別的高性能計算系統才能幫助這些領域取得更加精湛的成就。
3、智算中心可提升CAE行業應用實力
目前在航空、航天、能源動力等工業領域，利用CAE進行反復設計、分析、優化已成為標準的必經步驟和手段，并且越來越依賴于CAE仿真。
4、智算中心可提升行業高性能計算機應用水平
在建設智算中心的過程中，不僅是系統本身，更是和系統相關的技術和應用經驗，這也可以大幅度提升在高性能領域的技術實力，并且能夠極大的提升在CAE行業的高性能計算應用水平。